＜目次＞
Azure AI Search（旧Cognitive Search）の使い方をご紹介（Pythonサンプルあり）
やりたいこと
概要
STEP0：前提条件
STEP1：Azure Cognitive Serachリソースの作成
STEP2：キーを控える
STEP3：開発環境のセットアップ
STEP4：Cognitive Searchへの接続
STEP5：インデックスの作成（Create an index）
STEP6：ドキュメントの読み込み（Load documents）
STEP7：インデックスの検索（Search an index）
Azure AI Search（旧Cognitive Search）の使い方をご紹介（Pythonサンプルあり）
やりたいこと
・Azure AI Search（旧Cognitive Search）を触ってみる。
・インデックスの作り方や、ドキュメントの読込み方、検索の仕方を理解する
概要
おおまかな流れは以下の通り。
・①Cognitive Searchへの接続
admin_client = SearchIndexClient(エンドポイント/キーなど)
search_client = SearchClient(エンドポイント/キーなど)↓
↓
・②インデックスの作成
fields = [フィールド1,フィールド2, …]
index = SearchIndex(fieldなどの引数)
admin_client.create_index(index)
↓
・③ドキュメントの読み込み
search_client.upload_documents(documents=documents)
↓
・④ドキュメントの検索
search_client.search(search_text=”xxxx”, include_total_count=True, select='[項目名]’, filter=’[フィルタ条件]’, order_by=’[ソート条件]’)
STEP0：前提条件
STEP1：Azure Cognitive Serachリソースの作成
・①「＋作成」
（図１１１）
↓
・②必要項目を入れて作成
※「価格レベル」は「Standard」にする。理由は「セマンティック検索」がStandardプランでないと使えないため。今回はお試しのため、終了後にリソースを消す。
（図１１２）
↓
（図１１３）
STEP2：キーを控える
APIコールするための情報を確認する
・①「キー」ブレードの「プライマリ管理者キー」を控えておきます（後で使用）
（図１２１）
↓
・②「概要」ブレードのURLを控えておきます（後で使用）
（図１２２）
STEP3：開発環境のセットアップ
パッケージのインストール
> pip install jupyter
（図１３１）
↓
（図１３２）
STEP4：Cognitive Searchへの接続
※コードは↓の内容をコピペ
・①「cognitive-search.ipynb」を作成
→箱単位でPythonの小コードを実行できます。
（図１４１）
↓
・②ライブラリ読込み
（図１４２）
↓
・③認証＆SDKクライアントクラスのインスタンス生成
（図１４３）
↓
※以降「.env」ファイルが表示されていますが、無視してください
（疎通に必須ではないです。環境変数を隠したい方は調べてみてください）
↓
・④既存のインデックスを一旦削除する
（図１４４）
↓
・⑤各セルを実行
（動画１４５）
STEP5：インデックスの作成（Create an index）
※コードは↓の内容をコピペ
・①インデックススキーマの作成
→検索に使う項目を定義
（図１５１）
↓
・②インデックスの作成
（図１５２）
↓
・③各セルを実行
（図１５３）
↓
・④インデックスが作成された
（図１５４）
STEP6：ドキュメントの読み込み（Load documents）
※コードは↓の内容をコピペ
・①ドキュメントの定義
→今回はJson形式でべた書き指定（※実際はコネクタ等で自動収集を想定）
→ドキュメント毎にインデックスのアクション（upload、merge-uploadなど）を定義します。
（図１６１）
↓
・②ドキュメントのロード
（図１６２）
↓
・③各セルを実行
（図１６３）
（図１６４）
STEP7：インデックスの検索（Search an index）
あとは、色々な条件指定で検索してみます！
※コードは↓の内容をコピペ
・例１：とりあえず疎通
results = search_client.search(search_text="*", include_total_count=True)
print ('Total Documents Matching Query:', results.get_count())
for result in results:
print("{}: {}".format(result["HotelId"], result["HotelName"]))
（図１７１）
↓
・例２：wifiがあるホテルを検索
results = search_client.search(search_text="wifi", include_total_count=True, select='HotelId,HotelName,Tags')
print ('Total Documents Matching Query:', results.get_count())
for result in results:
print("{}: {}: {}".format(result["HotelId"], result["HotelName"], result["Tags"]))
（図１７２）
